Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

MCP Datahub

de txn2versión 1.15.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.txn2/mcp-datahub

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

MCP server for DataHub data catalogs. Discover datasets, explore lineage, and access metadata.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub txn2, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32583 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 32% de los otros 32583 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32583 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro MCP Datahub?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.15.1) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

sync. labs

de synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

Computadora o nubeActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

An MCP server and composable Go library that connects AI assistants to DataHub metadata catalogs. Search datasets, explore schemas, trace lineage, and access glossary terms and domains.

[mcp-datahub.txn2.com](https://mcp-datahub.txn2.com) | [Installation](https://mcp-datahub.txn2.com/server/installation/) | [Library Docs](https://mcp-datahub.txn2.com/library/)

MCP Data Platform Ecosystem

mcp-datahub is part of a broader suite of open-source MCP servers designed to work together as a composable data platform. Each component can run standalone or be combined to give AI assistants unified access to storage, query engines, and metadata catalogs.

Two Ways to Use

1. Standalone MCP Server

Install and connect to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client:

Claude Desktop (Easiest) - Download the .mcpb bundle from releases and double-click to install:

  • macOS Apple Silicon: mcp-datahub_X.X.X_darwin_arm64.mcpb
  • macOS Intel: mcp-datahub_X.X.X_darwin_amd64.mcpb
  • Windows: mcp-datahub_X.X.X_windows_amd64.mcpb

Other Installation Methods:

# Homebrew (macOS)

brew install txn2/tap/mcp-datahub

Go install

go install github.com/txn2/mcp-datahub/cmd/mcp-datahub@latest

Manual Claude Desktop Configuration (if not using MCPB):

{

"mcpServers": { "datahub": { "command": "/opt/homebrew/bin/mcp-datahub", "env": { "DATAHUB_URL": "https://datahub.example.com", "DATAHUB_TOKEN": "your_token" } } } }

Multi-Server Configuration

Connect to multiple DataHub instances simultaneously:

# Primary server

export DATAHUB_URL=https://prod.datahub.example.com/api/graphql export DATAHUB_TOKEN=prod-token export DATAHUB_CONNECTION_NAME=prod

Additional servers (JSON)

export DATAHUB_ADDITIONAL_SERVERS='{"staging":{"url":"https://staging.datahub.example.com/api/graphql","token":"staging-token"}}'

Use datahub_list_connections to discover available connections, then pass the connection parameter to any tool.

2. Composable Go Library

Import into your own MCP server for custom authentication, tenant isolation, and audit logging:

import (

"github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" )

// Create client and register tools with your MCP server datahubClient, _ := client.NewFromEnv() defer datahubClient.Close()

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{}) toolkit.RegisterAll(yourMCPServer)

Customizing Tool Descriptions

Override tool descriptions to match your deployment:

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},

tools.WithDescriptions(map[tools.ToolName]string{ tools.ToolSearch: "Search our internal data catalog for datasets and dashboards", }), )

Customizing Tool Annotations

Override MCP tool annotations (behavior hints for AI clients):

toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},

tools.WithAnnotations(map[tools.ToolName]*mcp.ToolAnnotations{ tools.ToolSearch: {ReadOnlyHint: true, OpenWorldHint: boolPtr(true)}, }), )

All 12 tools ship with default annotations: read tools are marked ReadOnlyHint: true; datahub_create is non-destructive and non-idempotent; datahub_update is non-destructive and idempotent; datahub_delete is destructive and idempotent.

Extensions (Logging, Metrics, Error Hints)

Enable optional middleware via the extensions package:

import "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/extensions"

// Load from environment variables (MCP_DATAHUB_EXT_*) cfg := extensions.FromEnv() opts := extensions.BuildToolkitOptions(cfg) toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, toolsCfg, opts...)

// Or load from a YAML/JSON config file serverCfg, _ := extensions.LoadConfig("config.yaml")

See the library documentation for middleware, selective tool registration, and enterprise patterns.

Combining with mcp-trino

Build a unified data platform MCP server by combining DataHub metadata with Trino query execution:

import (

datahubClient "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" trinoClient "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/client" trinoTools "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/tools" )

// Add DataHub tools (search, lineage, schema, glossary) dh, _ := datahubClient.NewFromEnv() datahubTools.NewToolkit(dh, datahubTools.Config{}).RegisterAll(server)

// Add Trino tools (query execution, catalog browsing) tr, _ := trinoClient.NewFromEnv() trinoTools.NewToolkit(tr, trinoTools.Config{}).RegisterAll(server)

// AI assistants can now: // - Search DataHub for tables -> Get schema -> Query via Trino // - Explore lineage -> Understand data flow -> Run validation queries

See txn2/mcp-trino for the companion library.

Bidirectional Integration with QueryProvider

The library supports bidirectional context injection. While mcp-trino can pull semantic context from DataHub, mcp-datahub can receive query execution context back from a query engine:

import (

datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )

// QueryProvider enables query engines to inject context into DataHub tools type myQueryProvider struct { trinoClient *trino.Client }

func (p *myQueryProvider) Name() string { return "trino" }

func (p *myQueryProvider) ResolveTable(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableIdentifier, error) { // Map DataHub URN to Trino table (catalog.schema.table) return &integration.TableIdentifier{ Catalog: "hive", Schema: "production", Table: "users", }, nil }

func (p *myQueryProvider) GetTableAvailability(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableAvailability, error) { // Check if table is queryable return &integration.TableAvailability{Available: true}, nil }

func (p *myQueryProvider) GetQueryExamples(ctx context.Context, urn string) ([]integration.QueryExample, error) { // Return sample queries for this entity return []integration.QueryExample{ {Name: "sample", SQL: "SELECT * FROM hive.production.users LIMIT 10"}, }, nil }

// Wire it up toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithQueryProvider(&myQueryProvider{trinoClient: trino}), )

When a QueryProvider is configured, tool responses are enriched:

  • Search results: Include query_context with table availability
  • Entity details: Include query_table, query_examples, query_availability
  • Schema: Include query_table for immediate SQL usage
  • Lineage: Include execution_context mapping URNs to tables
Integration Middleware

Enterprise features like access control and audit logging are enabled through middleware adapters:

import (

datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )

// Access control - filter entities by user permissions type myAccessFilter struct{} func (f *myAccessFilter) CanAccess(ctx context.Context, urn string) (bool, error) { /* ... */ } func (f *myAccessFilter) FilterURNs(ctx context.Context, urns []string) ([]string, error) { /* ... */ }

// Audit logging - track all tool invocations type myAuditLogger struct{} func (l *myAuditLogger) LogToolCall(ctx context.Context, tool string, params map[string]any, userID string) error { /* ... */ }

// Wire up with multiple integration options toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithAccessFilter(&myAccessFilter{}), datahubTools.WithAuditLogger(&myAuditLogger{}, func(ctx context.Context) string { return ctx.Value("user_id").(string) }), datahubTools.WithURNResolver(&myURNResolver{}), // Map external IDs to URNs datahubTools.WithMetadataEnricher(&myEnricher{}), // Add custom metadata )

See the library documentation for complete integration patterns.

Available Tools

Read Tools (always available)
ToolDescription
datahub_searchSearch for datasets, dashboards, pipelines by query and entity type
datahub_get_entityGet entity metadata by URN (description, owners, tags, domain)
datahub_get_schemaGet dataset schema with field types and descriptions
datahub_get_lineageGet upstream/downstream lineage (supports level=column for column-level)
datahub_get_queriesGet SQL queries associated with a dataset
datahub_browseBrowse catalog: list tags, domains, or data products
datahub_get_glossary_termGet glossary term definition and properties
datahub_get_data_productGet data product details (owners, domain, properties)
datahub_list_connectionsList configured DataHub server connections (multi-server mode)
Write Tools (require DATAHUB_WRITE_ENABLED=true)

3 CRUD tools using the what discriminator pattern — 37 operations total:

ToolOperationsDescription
datahub_create10Create tags, domains, glossary terms, data products, documents, applications, queries, incidents, structured properties, data contracts
datahub_update19Update descriptions (including tag/glossaryTerm descriptions), tags, glossary terms, links, owners, domains, structured properties, custom properties, incidents, queries, documents, data contracts
datahub_delete8Delete queries, tags, domains, glossary entities, data products, applications, documents, structured properties

Write tools are disabled by default for safety.

DataHub Version Compatibility

Minimum: DataHub 1.3.x. Full feature set: DataHub 1.4.x.

DataHub VersionFeatures
1.3.x+ (minimum)All read tools, all write operations except documents (tags, domains, glossary, data products, queries, owners, links, descriptions, incidents, applications, structured properties incl. delete, data contracts)
1.4.x+ (full)+ Documents (create/update/delete)

The client gracefully handles version differences — read queries return empty results (not errors) when a feature is unavailable on older versions.

See the tools reference for detailed documentation.

Configuration

VariableDescriptionDefault
DATAHUB_URLDataHub GraphQL API URL(required)
DATAHUB_TOKENAPI token(required)
DATAHUB_TIMEOUTRequest timeout (seconds)30
DATAHUB_DEFAULT_LIMITDefault search limit10
DATAHUB_MAX_LIMITMaximum limit100

| DATAHUB_CONNECTION_NAME | Display name for primary connection | `dat

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx